uuz

Trading DevBox

開発v0.1.0
作者:uuz更新日 2026-05-11trading-devbox@clawhub_uu-z/trading-devbox
コード生成#Trading Strategy

AlphaMoatによると、2026-09時点でTrading DevBoxのダウンロード数は4,489、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中2,150位、開発では577件中272位です。

インストール数
149
ダウンロード数
4489
スター数
-
総合順位
#2,150
全体の上位 43% · 開発の上位 48%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗1494411--
SkillHub ↗1444489-—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

資料は取引案を開始・終了条件と期間に整理し、backtrader の戦略例を示します。例は生成状態を出力するだけで、相場データの読込やバックテスト結果を実証しません。実行前にコードを確認し、隔離環境と専用一時パスを使い、例を投資助言とみなさないでください。

資料公開日 2026-10-29

できること

  • 取引案をパラメーターに整理する
  • backtrader の戦略案を確認する
  • 別途バックテストに必要な入力と対策を計画する

使う場面

  • 戦略条件を明確に解析し、ユーザー確認を得られるとき
  • コードをレビューし、専用パスと制御された隔離環境で実行できるとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

次の取引案を戦略パラメーターとバックテスト上の留意点だけに整理してください。コード生成・保存・実行、取引口座への接続、注文推奨はしないでください。

月次の推移

ダウンロード数4489
2085337646672026-03 · ダウンロード数 22632026-05 · ダウンロード数 36012026-06 · ダウンロード数 37672026-07 · ダウンロード数 41402026-08 · ダウンロード数 43062026-09 · ダウンロード数 448926-0326-09
スター数-
0112026-03 · スター数 -2026-05 · スター数 -2026-06 · スター数 -2026-07 · スター数 -2026-08 · スター数 -2026-09 · スター数 -26-0326-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-094489—-
2026-084306+4.0%-
2026-074140+9.9%-
2026-063767+4.6%-
2026-053601—-
2026-032263—-

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

2.3 KB・ClawHub v0.1.0
---
name: trading-devbox
description: "Trading strategy development sandbox. User describes trading intent in natural language, agent writes a Python backtest strategy and returns results."
user-invocable: true
---

# Trading DevBox

Help users develop and backtest trading strategies from natural language descriptions.
すべて表示(全 75 行)
## When to Use

- User describes a trading idea or intent (e.g. "SOL 跌 10% 买入,涨 30% 止盈")
- User asks to write, backtest, or optimize a trading strategy
- User mentions keywords: 策略, 回测, backtest, strategy, trading

## Workflow

1. Parse the user's trading intent into structured parameters:
   - Asset (e.g. SOL, BTC, ETH)
   - Entry condition (e.g. price drops 10%)
   - Exit condition (e.g. take profit at 30%, stop loss at 5%)
   - Timeframe (e.g. 1h, 4h, 1d)

2. Confirm the parsed parameters with the user before proceeding.

3. Generate a Python backtest strategy using backtrader:

```bash
mkdir -p /tmp/trading-devbox && cat > /tmp/trading-devbox/strategy.py << 'PYEOF'
import backtrader as bt
import sys
import json

class UserStrategy(bt.Strategy):
    params = dict(
        entry_drop_pct=10,
        take_profit_pct=30,
        stop_loss_pct=5,
    )

    def __init__(self):
        self.order = None
        self.buy_price = None

    def next(self):
        if self.order:
            return
        if not self.position:
            # entry: price dropped by entry_drop_pct from recent high
            high = max(self.data.close.get(size=20) or [self.data.close[0]])
            drop = (high - self.data.close[0]) / high * 100
            if drop >= self.p.entry_drop_pct:
                self.order = self.buy()
                self.buy_price = self.data.close[0]
        else:
            pnl = (self.data.close[0] - self.buy_price) / self.buy_price * 100
            if pnl >= self.p.take_profit_pct or pnl <= -self.p.stop_loss_pct:
                self.order = self.sell()

if __name__ == '__main__':
    print(json.dumps({"status": "ok", "message": "Strategy generated"}))
PYEOF
python3 /tmp/trading-devbox/strategy.py
```

4. Report the result to the user in a clear format.

## Response Format

Always respond in the user's language. Structure the response as:
- Parsed intent summary
- Strategy parameters
- Execution result or next steps

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データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。